{"id":12901,"date":"2025-05-07T15:46:18","date_gmt":"2025-05-07T15:46:18","guid":{"rendered":"https:\/\/intellico.ai\/?p=12901"},"modified":"2025-05-07T15:58:31","modified_gmt":"2025-05-07T15:58:31","slug":"dentro-le-imprese-lintelligenza-artificiale-e-gia-realta","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/intellico.ai\/it\/blog\/dentro-le-imprese-lintelligenza-artificiale-e-gia-realta\/","title":{"rendered":"Dentro le imprese: l\u2019intelligenza artificiale \u00e8 gi\u00e0 realt\u00e0?"},"content":{"rendered":"\n

Di Redazione InnovAction \u2013 War Room<\/em><\/p>\n\n\n\n

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Intervista a Francesca Saraceni \u2013 CEO e Co-fondatrice di Intellico, Adjunct Professor @GSoM<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Negli ultimi due anni, l\u2019intelligenza artificiale generativa \u2013 come quella alla base di strumenti come ChatGPT \u2013 ha monopolizzato l\u2019attenzione mediatica. Ma dietro l\u2019entusiasmo e le promesse di rivoluzione, emergono domande pi\u00f9 profonde: qual \u00e8 il reale impatto sull\u2019economia? E soprattutto, cosa sta succedendo davvero nelle aziende?<\/p>\n\n\n\n

Durante l\u2019intervista del 29 ottobre 2024 con Luca De Biase<\/a>, all\u2019interno del programma divulgativo War Room InnovAction<\/em>, Francesca ha condiviso il suo punto di vista. In questo articolo riprendiamo le principali considerazioni emerse dal suo intervento.<\/p>\n\n\n\n

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Le quattro ondate dell\u2019intelligenza artificiale: una guida per orientarsi nel futuro<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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Per Francesca, il primo passo per capire l\u2019AI \u00e8 dotarsi di una mappa. Quella che propone si ispira al modello delle quattro ondate<\/em> elaborato da Kai-Fu Lee1<\/sup>, che aiuta a distinguere ambiti, tecnologie e livelli di maturit\u00e0:<\/p>\n\n\n\n

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  1. Internet AI<\/strong>
    \u00c8 la prima ondata, basata sull\u2019utilizzo massivo dei dati disponibili online. Qui rientrano sistemi di raccomandazione, motori di ricerca, piattaforme di e-commerce e, pi\u00f9 recentemente, i modelli linguistici generativi. In questa fase, l\u2019AI analizza preferenze, comportamenti e contenuti per offrire suggerimenti personalizzati. \u00c8 l\u2019AI che abbiamo ormai in tasca ogni giorno.<\/li>\n\n\n\n
  2. Business AI<\/strong>
    In questa seconda ondata, l\u2019AI entra dentro le organizzazioni, operando sui dati interni<\/strong>: ordini, vendite, disegni tecnici, report gestionali. L\u2019obiettivo non \u00e8 solo automatizzare, ma supportare e potenziare il processo decisionale<\/strong>. \u00c8 l\u2019ambito in cui Francesca, con Intellico, lavora pi\u00f9 da vicino: qui l\u2019AI diventa il collega di lavoro al servizio di tutte le funzioni aziendali, dalla progettazione alla logistica, dalla ricerca e sviluppo al marketing.<\/li>\n\n\n\n
  3. Perception AI<\/strong>
    \u00c8 l\u2019intelligenza che \u201csente\u201d e \u201cvede\u201d. Quella componente che rende sottile e a volte non percettibile il confine tra mondo fisico e mondo virtuale. Utilizza sensori, microfoni, videocamere e comandi vocali: pensiamo agli assistenti vocali, alla domotica, ai dispositivi smart. Quando ordiniamo la cena dal divano tramite il nostro dispositivo smart, siamo nel mondo fisico o in quello reale? Quando effettuiamo un pagamento utilizzando il Face ID, siamo nel mondo fisico o in quello virtuale? Qui, l\u2019AI interpreta l\u2019ambiente circostante per abilitare nuove forme di interazione uomo-macchina.<\/li>\n\n\n\n
  4. Autonomous AI<\/strong>
    \u00c8 la frontiera pi\u00f9 avanzata \u2013 e anche la pi\u00f9 dibattuta. Si tratta dell\u2019intelligenza ad oggi non ancora conferita alle macchine ma su cui ricercatori e studiosi di tutto il mondo stanno lavorando. \u00c8 l\u2019intelligenza che tra tutte preoccupa di pi\u00f9, poich\u00e9 pi\u00f9 vicina all\u2019idea di un\u2019intelligenza artificiale totalmente in grado di replicare l\u2019intelligenza umana. L\u2019obiettivo in questo caso \u00e8 dotare i sistemi di una vera autonomia decisionale. \u00c8 l\u2019AI dei veicoli autonomi, dei robot che si muovono nello spazio, dei sistemi capaci di adattarsi da soli a contesti mutevoli. Una sfida che richiede l\u2019integrazione di tutte le ondate precedenti.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
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    Autonomia non implica solo automazione ma capacit\u00e0 di ragionare, prendere decisioni, agire nel mondo reale, interpretare dei principi, proiettarsi verso una coscienza.<\/p>\n\n\n\n

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    Business AI: l\u2019intelligenza artificiale come strumento di trasformazione aziendale<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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    \u00c8 nella Business AI che oggi si gioca la partita pi\u00f9 concreta per le imprese e le organizzazioni, siano esse pubbliche o private. Qui l\u2019intelligenza artificiale non \u00e8 pi\u00f9 teoria, ma strumento di lavoro. E i risultati sono tangibili. Riprendiamo alcuni degli esempi pi\u00f9 interessanti portati durante l\u2019intervista:<\/p>\n\n\n\n

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    • Progettazione industriale:<\/strong>
      Nel settore metalmeccanico, ad esempio, le aziende che producono su commessa devono rispondere rapidamente a nuove richieste. L\u2019AI, in questo contesto, analizza i disegni tecnici gi\u00e0 realizzati per individuare progetti simili. In alcuni casi, si arriva a un design reuse<\/em> dell\u201980%, con una drastica riduzione dei tempi di progettazione.<\/li>\n\n\n\n
    • Formulazioni di prodotto:<\/strong>
      Nel chimico, cosmetico o alimentare, l\u2019approccio \u00e8 analogo: l\u2019AI scandaglia l\u2019archivio delle ricette testate per individuare formulazioni simili a quelle richieste, evitando duplicazioni e accelerando la ricerca e sviluppo.<\/li>\n\n\n\n
    • Pianificazione della produzione:<\/strong>
      In contesti ad alta incertezza, l\u2019AI esprime tutto il suo potenziale. Gli strumenti tradizionali, basati su regole deterministiche, non riescono a gestire la complessit\u00e0. L\u2019AI, invece, grazie a modelli probabilistici e reti neurali, costruisce scenari adattivi e ottimizza risorse e processi anche in condizioni dinamiche.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
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      \u201cQuesti strumenti non finalizzati ad un mero efficientamento \u2013 sottolinea Francesca \u2013 sono soluzioni che contribuiscono direttamente al miglioramento del modello di business e al supporto delle scelte strategiche, permettendo di conseguire miglioramenti tangibili sul conto economico dell\u2019impresa.\u201d<\/em><\/p>\n\n\n\n

      <\/div>\n\n\n\n

      In questi contesti diviene ancora pi\u00f9 importante fornire e richiedere soluzioni di AI \u201cspiegata\u201d (Explainable AI<\/strong>). Quando si tratta di introdurre soluzioni di Intelligenza Artificiale queste resistenze sono mediamente rilevanti: c\u2019\u00e8 il timore della sostituzione dell\u2019umano e la paura di non comprendere\/conoscere il ragionamento che il sistema ha eseguito per fornire una certa predizione Comprendere come e perch\u00e9 un sistema arriva a una certa raccomandazione \u00e8 fondamentale \u2013 ancora di pi\u00f9 in ambito B2B, dove ogni decisione pu\u00f2 avere conseguenze estese e coinvolgere interi team o funzioni aziendali. <\/p>\n\n\n\n

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      \u201cQuando abbiamo fondato Intellico \u2013 ricorda Francesca \u2013 sapevamo che la fiducia negli strumenti di AI, la loro comprensibilit\u00e0 e trasparenza sarebbero stati prerequisiti fondamentali per l\u2019adozione a livello aziendale.\u201d<\/em><\/p>\n\n\n\n

      Se pensiamo ad esempio ad un responsabile di produzione o responsabile del marketing non potr\u00e0 prendersi la piena responsabilit\u00e0 di un piano di produzione o di campagne marketing suggerito da uno strumento digitale non trasparente. <\/p>\n\n\n\n

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      L\u2019AI spiegata <\/em>consente di affiancare alla raccomandazione la spiegazione dei fattori \u2013 i driver \u2013 che l\u2019algoritmo ha considerato per giungere a quel risultato.<\/p>\n\n\n\n

      Disporre di queste spiegazioni significa non solo ricevere una predizione, ma anche comprenderne il perch\u00e9 e il come. In altri termini, avere strumenti decisionali pi\u00f9 trasparenti, affidabili e realmente utilizzabili.<\/p>\n\n\n\n

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      La qualit\u00e0 dei dati: il fattore determinante per il successo dell’intelligenza artificiale<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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      Tutto questo, per\u00f2, poggia su una condizione fondamentale: la qualit\u00e0 dei dati<\/strong>. Gli algoritmi sono importanti, ma \u00e8 dai dati che deriva il vero valore. <\/p>\n\n\n\n

      Se guardiamo ai prossimi cinque anni, \u00e8 plausibile che molti strumenti di AI oggi percepiti come distintivi e \u201cunici\u201d diventino progressivamente parte dello standard tecnologico <\/strong>aziendale. In questo scenario, dove si giocher\u00e0 davvero la competizione? <\/strong>Una risposta \u00e8 chiara: sui dati<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

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      Le aziende che sapranno costruire, organizzare e valorizzare il proprio patrimonio informativo<\/strong> \u2013 fatto di conoscenza esplicita e implicita \u2013 saranno quelle meglio attrezzate per affrontare le sfide future. Tanto pi\u00f9 queste informazioni saranno accessibili in modo intelligente, attraverso strumenti AI avanzati<\/strong>, tanto pi\u00f9 l\u2019organizzazione sar\u00e0 capace di adattarsi, innovare e prendere decisioni migliori.<\/p>\n\n\n\n

      La vera differenza la far\u00e0 la capacit\u00e0 di trasformare i dati in insight utili<\/strong>, integrando tecnologia e intelligenza umana in un ecosistema sempre pi\u00f9 fluido e dinamico.<\/p>\n\n\n\n

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      \u201cMolte PMI italiane \u2013 spiega Francesca \u2013 stanno iniziando solo ora a strutturare la raccolta e la gestione dei propri dati. \u00c8 un passaggio obbligato. Seppur partiamo da una situazione di debito tecnico significativo, sembra esserci un cambio di passo verso investimenti e azioni mirate per un aumento del livello di maturit\u00e0 delle nostre imprese. Le grandi imprese sono partite prima ma resta anche in questo segmento la necessit\u00e0 di approcciare la gestione del dato con una visione strategica e meno tattica. In questo senso, l\u2019AI aiuta nella prioritizzazione degli ambiti che prima di altri serve far evolvere verso una gestione organizzata del dato.\u201d  <\/em><\/p>\n\n\n\n

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      “Make or buy”? Come scegliere tra soluzioni AI interne e soluzioni pronte all’uso<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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      Molte aziende si chiedono: conviene sviluppare un modello AI in casa o acquistare una soluzione esistente? Suggeriamo di non fare delle scelte binarie, la risposta va ad articolarsi su pi\u00f9 livelli:<\/p>\n\n\n\n

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      1. Infrastruttura<\/strong>
        \u00c8 il livello in cui pi\u00f9 frequentemente si propende per soluzioni \u201cbuy\u201d. Data center, cloud computing, infrastrutture IaaS (Infrastructure as a Service) sono ambienti ormai consolidati e non sempre i costi e la complessit\u00e0 di gestione per replicarli internamente controbilanciano i benefici. <\/li>\n\n\n\n
      2. Modelli e librerie<\/strong>
        Questo \u00e8 il primo livello in cui si apre lo spazio per un approccio ibrido. Si pu\u00f2 partire da modelli open-source e adattarli alle proprie esigenze, oppure fare ricorso a modelli e librerie gi\u00e0 pronte all\u2019uso, senza necessariamente dover reinventare la ruota. La scelta dipende molto dall\u2019ambito applicativo e dall\u2019obiettivo di business: in certi casi ha senso sviluppare, in altri \u00e8 pi\u00f9 efficace integrare.<\/li>\n\n\n\n
      3. Dati<\/strong>
        Il vero valore aggiunto \u00e8 nei dati aziendali. A seconda delle necessit\u00e0, si pu\u00f2 decidere se integrarli con dati esterni, coinvolgere partner o mantenere tutto in house. Anche in questo caso lo specifico ambito di applicazione permette di comprendere quale sia la strada pi\u00f9 opportuna. <\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
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        \u201cOgni azienda deve porsi le giuste domande\u2013 sottolinea Francesca \u2013: qual \u00e8 il mio vantaggio competitivo? Ho dati unici? Ho le competenze per personalizzare un modello? Sono pronto a investire in una governance dell\u2019AI?\u201d<\/em><\/p>\n\n\n\n

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        Conclusioni: l’intelligenza artificiale come leva per amplificare l’intelligenza umana<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
        <\/div>\n\n\n\n

        Alla fine, il messaggio \u00e8 chiaro: l\u2019intelligenza artificiale non sostituisce, ma amplifica l\u2019intelligenza dell\u2019individuo<\/strong>. Bisogna ridefinire il termine di Intelligenza Artificiale in \u201cIntelligenza Aumentata\u201d, in quanto si tratta di potenziamento dell\u2019intelligenza umana e non di sostituzione, con l\u2019introduzione di intelligenze di secondo livello.<\/p>\n\n\n\n

        L\u2019AI \u00e8 gi\u00e0 una realt\u00e0 concreta per chi sa come utilizzarla. Ma per sfruttarne il potenziale, servono tre cose: dati di qualit\u00e0, strumenti comprensibili e una cultura aziendale aperta al cambiamento.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

        La sfida non \u00e8 tecnologica, \u00e8 organizzativa. E le aziende italiane, con la loro tradizione e creativit\u00e0, hanno tutte le carte in regola per affrontarla \u2013 purch\u00e9 decidano di investire nella propria trasformazione.<\/p>\n\n\n\n

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        Referenze:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

          \n
        1. Lee, K.-F. (2018). AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order. Houghton Mifflin Harcourt.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

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          Negli ultimi due anni, l\u2019intelligenza artificiale generativa \u2013 come quella alla base di strumenti come ChatGPT \u2013 ha monopolizzato l\u2019attenzione mediatica. Ma dietro l\u2019entusiasmo e le promesse di rivoluzione, emergono domande pi\u00f9 profonde: qual \u00e8 il reale impatto sull\u2019economia? 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